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Je cherche pour un de mes client un Data Governance Manager – Stewardship & Adoption sur Bordeaux Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Localisation : Bordeaux Démarrage asap pour 5 mois contexte de la mission et l’équipe Chez mon client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation • approche pragmatique et orientée adoption / impact Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)

Mission courte – 4 à 6 semaines mission sur site du client au LUXEMBOURG Nous recherchons un consultant senior en data pour une mission d’évaluation et de conseil au sein d’une équipe Data / Data Provisioning pour un client au LUXEMBOURG. Objectif de la mission Analyser les processus data existants (collecte, intégration, transformation, mise à disposition) Évaluer l’ efficacité organisationnelle et technique Auditer les outils data (Data Integration, pipelines, orchestration) Identifier les points de friction et risques Proposer des recommandations concrètes et priorisées Construire un plan d’actions chiffré (jours/homme) Attendus Cartographie des processus existants Analyse des forces, faiblesses et risques Recommandations d’optimisation Plan d’actions priorisé et chiffré

: Assistant RSSI e-Commerce & Big-Data 500 e par jour Assister le RSSI dans la gestion de la gouvernance, la sécurisation des processus, la sécurité des développements, et la sécurité des infrastructures liées au e-Commerce et à la data de Carrefour France, regroupant plusieurs métiers tel que Voyages, Spectacles, Cartes Cadeaux, eCommerce Retail et BigData; en apportant une expertise technique et en assurant un rôle de challenge auprès des équipes informatiques et métiers. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES. ● Connaissances des contraintes, technologies et risques liés à un site e-Commerce et aux services aux clients ● Connaissances des contraintes, technologiques et risques liés aux développements d’application web et mobile à destination des clients, mais aussi des collaborateurs. ● Connaissances des best practices de développement et des référentiels associés (OWASP) ● Connaissances des contraintes et technologies spécifiques au Big Data et la gestion du cycle de vie de la donnée et des contraintes réglementaires liées à la gestion de données personnelles. ● Sensibilité à la fraude client ● Techniques d’attaques courantes ● Bonnes pratiques ANSSI ● Protocoles de communications couramment utilisés ● Méthode Ebios RM d'analyse de risques 500 e par j

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Data Scientist avec plus de 2 ans d'expérience pour renforcer une équipe data. Vous aurez pour mission : Participer à l’amélioration continue du SI : Explorer des données et production d’analyses, Identifier et mettre en œuvre des indicateurs de suivi et des solutions d’amélioration, Réaliser des Proof of Concept de solution pour des problématiques métiers ou SI. o Analyse du problème, o Identification de solutions potentielles, o Réalisation des solutions, o Vérification que le POC répond à la problématique, o Le cas échéant, aide à l’industrialisation du POC, · Veille sur les domaines de recherche en informatique, · Aide et accompagnement des équipes MOE et MOA sur les méthodes, algorithmes, technologies utilisées dans les POC.

Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies

Nous recherchons un(e) Data Engineer spécialisé(e) SAS / Teradata pour intervenir au sein d’un environnement bancaire exigeant, dans le cadre de la gestion et de l’évolution d’une plateforme Data stratégique utilisée pour des besoins réglementaires. Vous serez en charge de l’administration de la plateforme SAS, de la mise en place et de l’automatisation des traitements de chargement de données via des scripts SAS et Shell, ainsi que du suivi de la qualité et de la conformité des données en base Teradata. Vous interviendrez également sur le support aux utilisateurs métiers (notamment en environnement international), l’analyse des incidents, la validation des flux de données et l’optimisation des traitements batch. Ce rôle requiert une forte expertise technique sur SAS, une bonne maîtrise des environnements Data legacy, ainsi qu’une capacité à évoluer dans un contexte structuré, orienté Data Quality, gouvernance et performance.

Contexte Dans le cadre d’une stratégie Data, mise en place d’un système MDM (Master Data Management) basé sur une Data Platform pour centraliser et exposer les référentiels via APIs. Mission Intégré à l’équipe Data Referential, le Data Analyst intervient en lien avec les équipes Data & Analytics pour : Recueillir et formaliser les besoins métiers Rédiger user stories, critères de tests Réaliser des analyses de données et scripts ponctuels (SQL/Python) Concevoir et faire évoluer des datasets référentiels Contribuer à la qualité des données et à la modélisation Participer aux sujets de data catalog & metadata Documenter et accompagner la mise en production Environnement MDM (Neoxam DataHub), Data Platform Données utilisées pour : ESG, reporting, finance, front office Contexte international avec projets de migration Profil Data Analyst (3–6 ans d’expérience) SQL requis, Python apprécié Bonne maîtrise data modeling / data quality Capacité à faire le lien entre métier et technique Conditions Localisation : Paris Télétravail : jusqu’à 3 jours/semaine Durée : ~12 mois (2026–2027)